数据网调查一亿数据集(上亿条数据查询)

从1亿个数里面找出前100个最大的

1、（5）10亿个整数找出重复次数最多的100个整数。（6）搜索的输入信息是一个字符串，统计300万条输入信息中最热门的前10条，每次输入的一个字符串为不超过255B，内存使用只有1GB。

2、如果单纯的把所有元素放到一个数组里，每次查找中位数最快也要O(n)，综合下来是O(n^2)的复杂度。我们可以利用上面例子中的想法，用一个最大堆来维护当前前n/2小的元素，那么每次找中位数只到取出堆顶就可以了。

3、思路一：根据快速排序划分的思想，每次分割之后只考虑比轴大的一部分，知道比轴大的一部分在比100多的时候，***用传统排序算法排序，取前100个。

4、而古戈尔是一后面有一百个零，也就是10的100次方。 最大的数，从数学意义上讲是不存在的。但是有一个数。宇宙间任何一个量都未能超过它，这个数就是10的100次方，也叫“古戈尔”(gogul的译音)。

怎么从数据库中的一亿条数据中读取我想要的十条数据?

1、日期格式需要修改，推荐不要使用.来当作年月日的分格符，最好使用 -来分格，因为这样以后系统会自动把这一个单元格的数据当作是日期型的。添加出一列来用month函数来统计日期属于哪个月。

2、MySql查询前10条数据sql语句为：select * from table_name limit 0，10 。通常0是可以省略的，直接写成 limit 10。0代表从第0条记录后面开始，也就是从第一条开始。

3、用MYSQL数据库就容易了，语法格式是：SELECT ... LIMIT 10，10 上面的LIMIT 10，10表示从第10条开始，取10条，这个语法支持使得MYSQL特别适合做INTERNET应用，因为INTERNET上经常有这样的需求，比如论坛帖子、邮件分页等。

哪些系统属于关系型数据库管理系统

1、MySQL数据库，是一个中小型关系型数据库管理系统，软件开发者为瑞典MySQL AB公司。在2008年1月16号被Sun公司收购，后Sun公司又被Oracle公司收购。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的大中小型网站中。

2、MySQL。属于关系型数据库管理系统的是MySQL，MySQL是一个关系型数据库管理系统，在web应用方面，MySQL是最好的关系型数据库管理系统应用软件之一。

3、Oracle是1983年推出的世界上第一个开放式商品化关系型数据库管理系统。

4、关系型数据库管理系统（RDBMS）：常见的关系型数据库管理系统包括Oracle、MySQL、SQL Server、PostgreSQL、IBM Db2等。

5、Oracle Oracle即Oracle Database，或Oracle RDBMS的简称。是甲骨文公司的款关系数据库管理系统。它是在数据库域直处于先地位的产品。

6、SQLite，是一款轻型的数据库，是遵守ACID的关系型数据库管理系统，它包含在一个相对小的C库中。它是D.RichardHipp建立的公有领域项目。

一亿行数据有多少G

GB。在数据存储中每10亿行需要占内存1GB。那么60亿行就10亿行是6倍，同样用1GB乘以6得出的结果就是6GB。

亿是大约150g硬盘。如果都是长字节(就是都是中文字的，最好要翻倍300g或者500g就够，包含系统和应用程序都是建几个表和索引。

手机号按11位算，小数点省去，计算得出93个号码为1KB，然后用1亿除去93，省去小数点，为1075268KB，而***KB=1MB，再计算可得出有1050MB，而***MB=1GB，那一亿个手机号大概就1G多一点了。

一亿元的重量大概是15吨。解析：1张100元面值的人民币重量约为15克，则一亿元共有100000000÷100=1000000张人民币，则重量为：1000000×15=1150000克=1150千克=15吨。

个亿就是1150000g=1150kg=15吨。一张50元的的纸币约重0.***25克，1万元就是200张，1万元重约0.1945公斤，1亿元人民币：95吨 一张20元的人民币约0.95克，1亿人民币就是75吨。

Oracle中一个表数据大概有一亿条,现在需要进行数据按照三个字段进行分...

分表。可以按时间，或按一定的规则拆分，做到查询某一条数据库，尽量在一个子表中即可。这是最有效的方法 2读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。

主要看你建立的索引的字段在查询的时候返回量的大小，如果量过大，按照oracle的原则超过总量4%左右时索引会失效，进行全表扫码，这个时候建议先建分区，再建索引。

何谓水平切分，当一个表中的数据量过大时，我们可以把该表的数据按照某种规则，例如userID散列，进行划分，然后存储到多个结构相同的表，和不同的库 上。

（2）上亿的数据，应该有分区吧，如果可能的话，按照分区truncate，这样也可以。